R_mini
kim_beom_ki
2022-03-21
ミニプロジェクト4大宮殿(景福宮、昌徳、昌慶、徳寿宮)に関する外国人、内国人データ分析
言語圏別の外国人観光客の訪問推移 ****************
options(“install.lock”=FALSE) install.packages(“dygraphs”) install.packages(‘xts’) install.packages(“ggrepel”) install.packages(“tidyverse”)
# 2015
vt_15 <- read.csv("visitor_2015.csv")
library(dplyr)##
## 다음의 패키지를 부착합니다: 'dplyr'## The following objects are masked from 'package:stats':
##
## filter, lag## The following objects are masked from 'package:base':
##
## intersect, setdiff, setequal, union# 사용자 함수 - summarise(sum columns)
lng_y <- function(a, b, c, d, e){
sum_y <- a %>%
summarise(sum(b),
sum(c),
sum(d),
sum(e))
return(sum_y)
}
# 영어권
en_15 <- lng_y(vt_15,
vt_15$경복궁.영어권., vt_15$덕수궁.영어권.,
vt_15$창경궁.영어권., vt_15$창덕궁.영어권.)
en_15 <- sum(en_15)
# 중국어권
ch_15 <- lng_y(vt_15,
vt_15$경복궁.중국어권., vt_15$덕수궁.중국어권.,
vt_15$창경궁.중국어권., vt_15$창덕궁.중국어권.)
ch_15 <- sum(ch_15)
# 일본어권
jp_15 <- lng_y(vt_15,
vt_15$경복궁.일본어권., vt_15$덕수궁.일본어권.,
vt_15$창경궁.일본어권., vt_15$창덕궁.일본어권.)
jp_15 <- sum(jp_15)
# 기타외국인
ect_15 <- lng_y(vt_15,
vt_15$경복궁.기타외국인., vt_15$덕수궁.기타외국인.,
vt_15$창경궁.기타외국인., vt_15$창덕궁.기타외국인.)
ect_15 <- sum(ect_15)
# 2015 데이터 프레임
visitor_15 <- c(en_15, ch_15, jp_15, ect_15)
language <- c("영어권", "중국어권", "일본어권", "기타외국인")
vt_15 <- data.frame(language, visitor_15);vt_15## language visitor_15
## 1 영어권 404312
## 2 중국어권 1554943
## 3 일본어권 117982
## 4 기타외국인 260412# ====
# 2016
vt_16 <- read.csv("visitor_2016.csv")
library(dplyr)
# 영어권
en_16 <- lng_y(vt_16,
vt_16$경복궁.영어권., vt_16$덕수궁.영어권.,
vt_16$창경궁.영어권., vt_16$창덕궁.영어권.)
en_16 <- sum(en_16)
# 중국어권
ch_16 <- lng_y(vt_16,
vt_16$경복궁.중국어권., vt_16$덕수궁.중국어권.,
vt_16$창경궁.중국어권., vt_16$창덕궁.중국어권.)
ch_16 <- sum(ch_16)
# 일본어권
jp_16 <- lng_y(vt_16,
vt_16$경복궁.일본어권., vt_16$덕수궁.일본어권.,
vt_16$창경궁.일본어권., vt_16$창덕궁.일본어권.)
jp_16 <- sum(jp_16)
# 기타외국인
ect_16 <- lng_y(vt_16,
vt_16$경복궁.기타외국인., vt_16$덕수궁.기타외국인.,
vt_16$창경궁.기타외국인., vt_16$창덕궁.기타외국인.)
ect_16 <- sum(ect_16)
# 2016 데이터 프레임
visitor_16 <- c(en_16, ch_16, jp_16, ect_16)
vt_16 <- data.frame(language, visitor_16);vt_16## language visitor_16
## 1 영어권 518045
## 2 중국어권 2679791
## 3 일본어권 172160
## 4 기타외국인 388549# ====
# 2017
vt_17 <- read.csv("visitor_2017.csv")
library(dplyr)
# 영어권
en_17 <- lng_y(vt_17,
vt_17$경복궁.영어권., vt_17$덕수궁.영어권.,
vt_17$창경궁.영어권., vt_17$창덕궁.영어권.)
en_17 <- sum(en_17)
# 중국어권
ch_17 <- lng_y(vt_17,
vt_17$경복궁.중국어권., vt_17$덕수궁.중국어권.,
vt_17$창경궁.중국어권., vt_17$창덕궁.중국어권.)
ch_17 <- sum(ch_17)
# 일본어권
jp_17 <- lng_y(vt_17,
vt_17$경복궁.일본어권., vt_17$덕수궁.일본어권.,
vt_17$창경궁.일본어권., vt_17$창덕궁.일본어권.)
jp_17 <- sum(jp_17)
# 기타외국인
ect_17 <- lng_y(vt_17,
vt_17$경복궁.기타외국인., vt_17$덕수궁.기타외국인.,
vt_17$창경궁.기타외국인., vt_17$창덕궁.기타외국인.)
ect_17 <- sum(ect_17)
# 2017 데이터 프레임
visitor_17 <- c(en_17, ch_17, jp_17, ect_17)
vt_17 <- data.frame(language, visitor_17);vt_17## language visitor_17
## 1 영어권 651712
## 2 중국어권 539637
## 3 일본어권 144116
## 4 기타외국인 677079# ====
# 2018
vt_18 <- read.csv("visitor_2018.csv")
library(dplyr)
# 영어권
en_18 <- lng_y(vt_18,
vt_18$경복궁.영어권., vt_18$덕수궁.영어권.,
vt_18$창경궁.영어권., vt_18$창덕궁.영어권.)
en_18 <- sum(en_18)
# 중국어권
ch_18 <- lng_y(vt_18,
vt_18$경복궁.중국어권., vt_18$덕수궁.중국어권.,
vt_18$창경궁.중국어권., vt_18$창덕궁.중국어권.)
ch_18 <- sum(ch_18)
# 일본어권
jp_18 <- lng_y(vt_18,
vt_18$경복궁.일본어권., vt_18$덕수궁.일본어권.,
vt_18$창경궁.일본어권., vt_18$창덕궁.일본어권.)
jp_18 <- sum(jp_18)
# 기타외국인
ect_18 <- lng_y(vt_18,
vt_18$경복궁.기타외국인., vt_18$덕수궁.기타외국인.,
vt_18$창경궁.기타외국인., vt_18$창덕궁.기타외국인.)
ect_18 <- sum(ect_18)
# 2018 데이터 프레임
visitor_18 <- c(en_18, ch_18, jp_18, ect_18)
vt_18 <- data.frame(language, visitor_18);vt_18## language visitor_18
## 1 영어권 792248
## 2 중국어권 377493
## 3 일본어권 159525
## 4 기타외국인 703724# ====
# 2019
vt_19 <- read.csv("visitor_2019.csv")
library(dplyr)
# 영어권
en_19 <- lng_y(vt_19,
vt_19$경복궁.영어권., vt_19$덕수궁.영어권.,
vt_19$창경궁.영어권., vt_19$창덕궁.영어권.)
en_19 <- sum(en_19)
# 중국어권
ch_19 <- lng_y(vt_19,
vt_19$경복궁.중국어권., vt_19$덕수궁.중국어권.,
vt_19$창경궁.중국어권., vt_19$창덕궁.중국어권.)
ch_19 <- sum(ch_19)
# 일본어권
jp_19 <- lng_y(vt_19,
vt_19$경복궁.일본어권., vt_19$덕수궁.일본어권.,
vt_19$창경궁.일본어권., vt_19$창덕궁.일본어권.)
jp_19 <- sum(jp_19)
# 기타외국인
ect_19 <- lng_y(vt_19,
vt_19$경복궁.기타외국인., vt_19$덕수궁.기타외국인.,
vt_19$창경궁.기타외국인., vt_19$창덕궁.기타외국인.)
ect_19 <- sum(ect_19)
# 2019 데이터 프레임
visitor_19 <- c(en_19, ch_19, jp_19, ect_19)
vt_19 <- data.frame(language, visitor_19);vt_19## language visitor_19
## 1 영어권 720450
## 2 중국어권 760313
## 3 일본어권 158916
## 4 기타외국인 841391# ====
# 2020
vt_20 <- read.csv("visitor_2020.csv")
library(dplyr)
# 영어권
en_20 <- lng_y(vt_20,
vt_20$경복궁.영어권., vt_20$덕수궁.영어권.,
vt_20$창경궁.영어권., vt_20$창덕궁.영어권.)
en_20 <- sum(en_20)
# 중국어권
ch_20 <- lng_y(vt_20,
vt_20$경복궁.중국어권., vt_20$덕수궁.중국어권.,
vt_20$창경궁.중국어권., vt_20$창덕궁.중국어권.)
ch_20 <- sum(ch_20)
# 일본어권
jp_20 <- lng_y(vt_20,
vt_20$경복궁.일본어권., vt_20$덕수궁.일본어권.,
vt_20$창경궁.일본어권., vt_20$창덕궁.일본어권.)
jp_20 <- sum(jp_20)
# 기타외국인
ect_20 <- lng_y(vt_20,
vt_20$경복궁.기타외국인., vt_20$덕수궁.기타외국인.,
vt_20$창경궁.기타외국인., vt_20$창덕궁.기타외국인.)
ect_20 <- sum(ect_20)
# 2020 데이터 프레임
visitor_20 <- c(en_20, ch_20, jp_20, ect_20)
vt_20 <- data.frame(language, visitor_20);vt_20## language visitor_20
## 1 영어권 72584
## 2 중국어권 63344
## 3 일본어권 15818
## 4 기타외국인 110996# 2015 ~ 2020 데이터 프레임
EN <- c(en_15, en_16, en_17, en_18, en_19, en_20)
CH <- c(ch_15, ch_16, ch_17, ch_18, ch_19, ch_20)
JP <- c(jp_15, jp_16, jp_17, jp_18, jp_19, jp_20)
ECT <- c(ect_15, ect_16, ect_17, ect_18, ect_19, ect_20)
year <- c("2015", "2016", "2017", "2018", "2019", "2020")
vt_pl <- data.frame(year, EN, CH, JP, ECT);vt_pl## year EN CH JP ECT
## 1 2015 404312 1554943 117982 260412
## 2 2016 518045 2679791 172160 388549
## 3 2017 651712 539637 144116 677079
## 4 2018 792248 377493 159525 703724
## 5 2019 720450 760313 158916 841391
## 6 2020 72584 63344 15818 110996#시각화 - line graph
library(ggplot2)
visitor_lang <- ggplot(vt_pl,aes(x=year))+
geom_line(aes(y=EN, color = "영어권"), group=1)+
geom_line(aes(y=CH, color = "중국어권"),group=2)+
geom_line(aes(y=JP, color = "일본어권"),group=3)+
geom_line(aes(y=ECT, color = "기타언어권"),group=4)+
ggtitle("언어권별 외국인 관광객 방문 추이")+
labs(x = "연도", y = "관광객 수", color = "언어권")
visitor_lang
# 반응형 시계열 그래프
library(dygraphs)
library(xts)## 필요한 패키지를 로딩중입니다: zoo##
## 다음의 패키지를 부착합니다: 'zoo'## The following objects are masked from 'package:base':
##
## as.Date, as.Date.numeric##
## 다음의 패키지를 부착합니다: 'xts'## The following objects are masked from 'package:dplyr':
##
## first, last# year 의 요인들을 date 타입으로 바꾸기
# 컬럼 내 특정 값 바꾸기
vt_pl[vt_pl$year == 2015, "year"] = "2015-01-01"
vt_pl[vt_pl$year == 2016, "year"] = "2016-01-01"
vt_pl[vt_pl$year == 2017, "year"] = "2017-01-01"
vt_pl[vt_pl$year == 2018, "year"] = "2018-01-01"
vt_pl[vt_pl$year == 2019, "year"] = "2019-01-01"
vt_pl[vt_pl$year == 2020, "year"] = "2020-01-01"
# year 값들을 date 타입으로 바꾸고 확인
vt_pl$year <- as.POSIXct(vt_pl$year)
class(vt_pl$year)## [1] "POSIXct" "POSIXt"# 변수를 시계열 그래프용으로 변환
EN <- xts(vt_pl$EN, order.by = vt_pl$year)
CH <- xts(vt_pl$CH, order.by = vt_pl$year)
JP <- xts(vt_pl$JP, order.by = vt_pl$year)
ECT <- xts(vt_pl$ECT, order.by = vt_pl$year)
# cbind 로 묶어서 변수 선언
vt_dy <- cbind(EN, CH, JP, ECT)
# 시계열 그래프 시각화
dygraph(vt_dy) %>%
dyRangeSelector()# pie chart
# 외국인 관광객 총원
library(readxl)
cp_kf <- read_excel("cp_KF.xlsx")
fsum <- vt_pl %>%
select(EN, CH, JP, ECT)
year <- cp_kf %>%
select(기간)
lng_sum <- apply(fsum,1,sum)
fr_sum <- data.frame(vt_pl$year, lng_sum);fr_sum## vt_pl.year lng_sum
## 1 2015-01-01 2337649
## 2 2016-01-01 3758545
## 3 2017-01-01 2012544
## 4 2018-01-01 2032990
## 5 2019-01-01 2481070
## 6 2020-01-01 262742# 백분율
en_per <- (vt_pl$EN/fr_sum$lng_sum)*100
ch_per <- (vt_pl$CH/fr_sum$lng_sum)*100
jp_per <- (vt_pl$JP/fr_sum$lng_sum)*100
ect_per <- (vt_pl$ECT/fr_sum$lng_sum)*100
vt_pie <- data.frame(vt_pl$year, en_per, ch_per, jp_per, ect_per);vt_pie## vt_pl.year en_per ch_per jp_per ect_per
## 1 2015-01-01 17.29567 66.51739 5.047037 11.13991
## 2 2016-01-01 13.78313 71.29863 4.580496 10.33775
## 3 2017-01-01 32.38250 26.81367 7.160887 33.64294
## 4 2018-01-01 38.96960 18.56836 7.846817 34.61522
## 5 2019-01-01 29.03787 30.64456 6.405140 33.91242
## 6 2020-01-01 27.62558 24.10882 6.020355 42.24524vt_pie <- vt_pie %>%
rename(year = vt_pl.year,
EN = en_per,
CH = ch_per,
JP = jp_per,
ECT = ect_per)
# 파이는 연도별로 총 5개
pie_15 <- vt_pie[1,]
pie_16 <- vt_pie[2,]
pie_17 <- vt_pie[3,]
pie_18 <- vt_pie[4,]
pie_19 <- vt_pie[5,]
pie_20 <- vt_pie[6,]
# pie_00 데이터 행렬 가공
lang_p <- c("EN", "CH", "JP", "ECT")
vt_p <- function(a){
en <- a[1,2]
ch <- a[1,3]
jp <- a[1,4]
ect <- a[1,5]
vt_p <- c(en, ch, jp, ect)
return(vt_p)
}
p_15 <- vt_p(pie_15)
p_16 <- vt_p(pie_16)
p_17 <- vt_p(pie_17)
p_18 <- vt_p(pie_18)
p_19 <- vt_p(pie_19)
p_20 <- vt_p(pie_20)
p_15 <- p_15 %>%
round(1)
p_16 <- p_16 %>%
round(1)
p_17 <- p_17 %>%
round(1)
p_18 <- p_18 %>%
round(1)
p_19 <- p_19 %>%
round(1)
p_20 <- p_20 %>%
round(1)
pie_15 <- data.frame(lang_p, p_15)
pie_16 <- data.frame(lang_p, p_16)
pie_17 <- data.frame(lang_p, p_17)
pie_18 <- data.frame(lang_p, p_18)
pie_19 <- data.frame(lang_p, p_19)
pie_20 <- data.frame(lang_p, p_20)
# pie chart visualization
library(ggrepel)
library(tidyverse);search()## -- Attaching packages --------------------------------------- tidyverse 1.3.1 --## v tibble 3.1.6 v purrr 0.3.4
## v tidyr 1.2.0 v stringr 1.4.0
## v readr 2.1.2 v forcats 0.5.1## -- Conflicts ------------------------------------------ tidyverse_conflicts() --
## x dplyr::filter() masks stats::filter()
## x xts::first() masks dplyr::first()
## x dplyr::lag() masks stats::lag()
## x xts::last() masks dplyr::last()## [1] ".GlobalEnv" "package:forcats" "package:stringr"
## [4] "package:purrr" "package:readr" "package:tidyr"
## [7] "package:tibble" "package:tidyverse" "package:ggrepel"
## [10] "package:readxl" "package:xts" "package:zoo"
## [13] "package:dygraphs" "package:ggplot2" "package:dplyr"
## [16] "package:stats" "package:graphics" "package:grDevices"
## [19] "package:utils" "package:datasets" "package:methods"
## [22] "Autoloads" "package:base"# 2015
pie_2015 <- ggplot(pie_15, aes(x="", y=p_15, fill=lang_p)) +
geom_bar(stat = "identity", color = "white") +
coord_polar(theta = "y") +
geom_text(aes(x = 1.6, label = paste0(p_15, "%")),
position = position_stack(vjust = .5)) +
ggtitle("2015 언어권별 외국인 관광객 방문 추이")+
guides(fill = guide_legend(title = "언어권")) +
scale_fill_discrete(limits=lang_p)+
theme_void()
# 2016
pie_2016 <- ggplot(pie_16, aes(x="", y=p_16, fill=lang_p)) +
geom_bar(stat = "identity", color = "white") +
coord_polar(theta = "y") +
geom_text(aes(x = 1.6, label = paste0(p_16, "%")),
position = position_stack(vjust = .5)) +
ggtitle("2016 언어권별 외국인 관광객 방문 추이")+
guides(fill = guide_legend(title = "언어권")) +
scale_fill_discrete(limits=lang_p)+
theme_void()
# 2017
pie_2017 <- ggplot(pie_17, aes(x="", y=p_17, fill=lang_p)) +
geom_bar(stat = "identity", color = "white") +
coord_polar(theta = "y") +
geom_text(aes(x = 1.6, label = paste0(p_17, "%")),
position = position_stack(vjust = .5)) +
ggtitle("2017언어권별 외국인 관광객 방문 추이")+
guides(fill = guide_legend(title = "언어권")) +
scale_fill_discrete(limits=lang_p)+
theme_void()
# 2018
pie_2018 <- ggplot(pie_18, aes(x="", y=p_18, fill=lang_p)) +
geom_bar(stat = "identity", color = "white") +
coord_polar(theta = "y") +
geom_text(aes(x = 1.6, label = paste0(p_18, "%")),
position = position_stack(vjust = .5)) +
ggtitle("2018 언어권별 외국인 관광객 방문 추이")+
guides(fill = guide_legend(title = "언어권")) +
scale_fill_discrete(limits=lang_p)+
theme_void()
# 2019
pie_2019 <- ggplot(pie_19, aes(x="", y=p_19, fill=lang_p)) +
geom_bar(stat = "identity", color = "white") +
coord_polar(theta = "y") +
geom_text(aes(x = 1.6, label = paste0(p_19, "%")),
position = position_stack(vjust = .5)) +
ggtitle("2019 언어권별 외국인 관광객 방문 추이")+
guides(fill = guide_legend(title = "언어권")) +
scale_fill_discrete(limits=lang_p)+
theme_void()
# 2020
pie_2020 <- ggplot(pie_20, aes(x="", y=p_20, fill=lang_p)) +
geom_bar(stat = "identity", color = "white") +
coord_polar(theta = "y") +
geom_text(aes(x = 1.6, label = paste0(p_20, "%")),
position = position_stack(vjust = .5)) +
ggtitle("2020 언어권별 외국인 관광객 방문 추이")+
guides(fill = guide_legend(title = "언어권")) +
scale_fill_discrete(limits=lang_p)+
theme_void()
# 2015 ~ 2020 pie chart 모아보기
pie_2015
pie_2016
pie_2017
pie_2018
pie_2019
pie_2020
# =====================================================
# db connection
library(odbc)
library(rJava)
library(RJDBC)## 필요한 패키지를 로딩중입니다: DBIlibrary(DBI)
# db drive 생성
#jdbc_d <- JDBC(driverClass = "oracle.jdbc.OracleDriver",
# classPath = "C:/Database/app/user/product/18.0.0/dbhomeXE/inventory/Scripts/ext/jlib/ojdbc8.jar")
#dm_con1 <- dbConnect(jdbc_d,"jdbc:oracle:thin:@10.10.12.102:1521:XE",
# "hr","hr")
# 테이블 생성 후 데이터 삽입
#dbWriteTable(dm_con1, "Visitor_Lang", vt_pl)
# 데이터 정상 삽입 확인
#dbGetQuery(dm_con1, "SELECT * FROM Visitor_Lang")
#object.size(vt_pl)国内訪問客対比外国人訪問客比較 ****************
library(readxl)
library(dplyr)
library(ggrepel)
library(tidyverse)
library(dygraphs)
library(xts)
library(ggplot2)
library(dplyr)
cp_kf <- read_excel("cp_KF.xlsx")
year <- c("2015", "2016", "2017", "2018", "2019", "2020")
# 내국인 관광객 수
ksum <- cp_kf %>%
select(경복궁_내국인, 창덕궁_내국인, 창경궁_내국인, 덕수궁_내국인)
year2 <- cp_kf %>%
select(기간)
vt_kor <- apply(ksum,1,sum)
KR <- data.frame(year2, vt_kor)
# 외국인 관광객 수
fsum <- cp_kf %>%
select(경복궁_외국인, 창덕궁_외국인, 창경궁_외국인, 덕수궁_외국인)
vt_for <- apply(fsum,1,sum)
FR <- data.frame(year2, vt_for)
# 내국인 외국인 기간별 join
vt_total <- left_join(KR, FR, by="기간") # rename(year = 기간)
vt_total <- vt_total %>%
rename(year = 기간)
# =====
#시각화 - line graph
library(ggplot2)
visitor_KF <- ggplot(vt_total,aes(x=year))+
geom_line(aes(y=vt_kor, color = "내국인(KR)"), group=1)+
geom_line(aes(y=vt_for, color = "외국인(FR)"), group=2)+
ggtitle("국내 방문객 대비 외국인 방문객 비교 ")+
labs(x = "연도", y = "관광객 수", color = "내.외국인")
# =====
#시각화 - interactive, pie
# interactive line
# 반응형 시계열 그래프
library(dygraphs)
library(xts)
# year 의 요인들을 date 타입으로 바꾸기
# 컬럼 내 특정 값 바꾸기
class(vt_total$year)## [1] "character"vt_total[vt_total$year == 2015, "year"] = "2015-01-01"
vt_total[vt_total$year == 2016, "year"] = "2016-01-01"
vt_total[vt_total$year == 2017, "year"] = "2017-01-01"
vt_total[vt_total$year == 2018, "year"] = "2018-01-01"
vt_total[vt_total$year == 2019, "year"] = "2019-01-01"
vt_total[vt_total$year == 2020, "year"] = "2020-01-01"
# year 값들을 date 타입으로 바꾸고 확인
vt_total$year <- as.POSIXct(vt_total$year)
class(vt_total$year)## [1] "POSIXct" "POSIXt"# 변수를 시계열 그래프용으로 변환
KOR <- xts(vt_total$vt_kor, order.by = vt_total$year)
FOR <- xts(vt_total$vt_for, order.by = vt_total$year)
# cbind 로 묶어서 변수 선언
total_dy <- cbind(KOR, FOR)
# 시계열 그래프 시각화
dygraph(total_dy) %>%
dyRangeSelector()# pie
# 내.외국인 관광객 총원
tsum <- vt_total %>%
select(vt_kor, vt_for)
year <- cp_kf %>%
select(기간)
tsum <- apply(tsum, 1, sum)
tsum <- data.frame(year, tsum)
# 백분율
kor_per <- (vt_total$vt_kor/tsum$tsum)*100
for_per <- (vt_total$vt_for/tsum$tsum)*100
kor_per <- kor_per %>% round(1)
for_per <- for_per %>% round(1)
t_pie <- data.frame(year, kor_per, for_per)
t_pie <- t_pie %>%
rename(year = 기간,
KR = kor_per,
FR = for_per)
# 파이는 연도별로 총 5개
tpie_15 <- t_pie[1,]
tpie_16 <- t_pie[2,]
tpie_17 <- t_pie[3,]
tpie_18 <- t_pie[4,]
tpie_19 <- t_pie[5,]
tpie_20 <- t_pie[6,]
# pie_00 데이터 행렬 가공
kf_p <- c("KR", "FR")
tt_p <- function(a){
KR <- a[1,2]
FR <- a[1,3]
tt_p <- c(KR, FR)
return(tt_p)
}
# 연도별 내.외국인 백분율 추출
kfp_15 <- tt_p(tpie_15)
kfp_16 <- tt_p(tpie_16)
kfp_17 <- tt_p(tpie_17)
kfp_18 <- tt_p(tpie_18)
kfp_19 <- tt_p(tpie_19)
kfp_20 <- tt_p(tpie_20)
# 내.외국인 기준으로 관광객 수 백분율을 data.frame
tpie_15 <- data.frame(kf_p, kfp_15)
tpie_16 <- data.frame(kf_p, kfp_16)
tpie_17 <- data.frame(kf_p, kfp_17)
tpie_18 <- data.frame(kf_p, kfp_18)
tpie_19 <- data.frame(kf_p, kfp_19)
tpie_20 <- data.frame(kf_p, kfp_20)
# pie chart visualization
library(ggrepel)
library(tidyverse);search()## [1] ".GlobalEnv" "package:RJDBC" "package:DBI"
## [4] "package:rJava" "package:odbc" "package:forcats"
## [7] "package:stringr" "package:purrr" "package:readr"
## [10] "package:tidyr" "package:tibble" "package:tidyverse"
## [13] "package:ggrepel" "package:readxl" "package:xts"
## [16] "package:zoo" "package:dygraphs" "package:ggplot2"
## [19] "package:dplyr" "package:stats" "package:graphics"
## [22] "package:grDevices" "package:utils" "package:datasets"
## [25] "package:methods" "Autoloads" "package:base"# 2015
tpie_2015 <- ggplot(tpie_15, aes(x="", y=kfp_15, fill=kf_p)) +
geom_bar(stat = "identity", color = "white") +
coord_polar(theta = "y") +
geom_text(aes(x = 1.6, label = paste0(kfp_15, "%")),
position = position_stack(vjust = .5)) +
ggtitle("2015 국내 방문객 대비 외국인 방문객 비교")+
guides(fill = guide_legend(title = "내.외국인")) +
scale_fill_discrete(limits=kf_p)+
theme_void()
# 2016
tpie_2016 <- ggplot(tpie_16, aes(x="", y=kfp_16, fill=kf_p)) +
geom_bar(stat = "identity", color = "white") +
coord_polar(theta = "y") +
geom_text(aes(x = 1.6, label = paste0(kfp_16, "%")),
position = position_stack(vjust = .5)) +
ggtitle("2016 국내 방문객 대비 외국인 방문객 비교")+
guides(fill = guide_legend(title = "내.외국인")) +
scale_fill_discrete(limits=kf_p)+
theme_void()
# 2017
tpie_2017 <- ggplot(tpie_17, aes(x="", y=kfp_17, fill=kf_p)) +
geom_bar(stat = "identity", color = "white") +
coord_polar(theta = "y") +
geom_text(aes(x = 1.6, label = paste0(kfp_17, "%")),
position = position_stack(vjust = .5)) +
ggtitle("2017 국내 방문객 대비 외국인 방문객 비교")+
guides(fill = guide_legend(title = "내.외국인")) +
scale_fill_discrete(limits=kf_p)+
theme_void()
# 2018
tpie_2018 <- ggplot(tpie_18, aes(x="", y=kfp_18, fill=kf_p)) +
geom_bar(stat = "identity", color = "white") +
coord_polar(theta = "y") +
geom_text(aes(x = 1.6, label = paste0(kfp_18, "%")),
position = position_stack(vjust = .5)) +
ggtitle("2018 국내 방문객 대비 외국인 방문객 비교")+
guides(fill = guide_legend(title = "내.외국인")) +
scale_fill_discrete(limits=kf_p)+
theme_void()
# 2019
tpie_2019 <- ggplot(tpie_19, aes(x="", y=kfp_19, fill=kf_p)) +
geom_bar(stat = "identity", color = "white") +
coord_polar(theta = "y") +
geom_text(aes(x = 1.6, label = paste0(kfp_19, "%")),
position = position_stack(vjust = .5)) +
ggtitle("2019 국내 방문객 대비 외국인 방문객 비교")+
guides(fill = guide_legend(title = "내.외국인")) +
scale_fill_discrete(limits=kf_p)+
theme_void()
# 2020
tpie_2020 <- ggplot(tpie_20, aes(x="", y=kfp_20, fill=kf_p)) +
geom_bar(stat = "identity", color = "white") +
coord_polar(theta = "y") +
geom_text(aes(x = 1.6, label = paste0(kfp_20, "%")),
position = position_stack(vjust = .5)) +
ggtitle("2020 국내 방문객 대비 외국인 방문객 비교")+
guides(fill = guide_legend(title = "내.외국인")) +
scale_fill_discrete(limits=kf_p)+
theme_void()
# 2015 ~ 2020 pie chart 모아보기
tpie_2015
tpie_2016
tpie_2017
tpie_2018
tpie_2019
tpie_2020
# =====================================================
# db connection
library(odbc)
library(rJava)
library(RJDBC)
library(DBI)
# db drive 생성
#jdbc_d <- JDBC(driverClass = "oracle.jdbc.OracleDriver",
# classPath = "C:/Database/app/user/product/18.0.0/dbhomeXE/inventory/Scripts/ext/jlib/ojdbc8.jar")
#dm_con1 <- dbConnect(jdbc_d,"jdbc:oracle:thin:@10.10.12.102:1521:XE",
# "hr","hr")
# 테이블 생성 후 데이터 삽입
#dbWriteTable(dm_con1, "Visitor_KF", vt_total)
# 데이터 정상 삽입 확인
#dbGetQuery(dm_con1, "SELECT * FROM Visitor_KF")
#object.size(vt_total)グーグルトレンドとクロリングを利用した4大宮殿データ分析
library(rvest);search()##
## 다음의 패키지를 부착합니다: 'rvest'## The following object is masked from 'package:readr':
##
## guess_encoding## [1] ".GlobalEnv" "package:rvest" "package:RJDBC"
## [4] "package:DBI" "package:rJava" "package:odbc"
## [7] "package:forcats" "package:stringr" "package:purrr"
## [10] "package:readr" "package:tidyr" "package:tibble"
## [13] "package:tidyverse" "package:ggrepel" "package:readxl"
## [16] "package:xts" "package:zoo" "package:dygraphs"
## [19] "package:ggplot2" "package:dplyr" "package:stats"
## [22] "package:graphics" "package:grDevices" "package:utils"
## [25] "package:datasets" "package:methods" "Autoloads"
## [28] "package:base"library(dplyr);search()## [1] ".GlobalEnv" "package:rvest" "package:RJDBC"
## [4] "package:DBI" "package:rJava" "package:odbc"
## [7] "package:forcats" "package:stringr" "package:purrr"
## [10] "package:readr" "package:tidyr" "package:tibble"
## [13] "package:tidyverse" "package:ggrepel" "package:readxl"
## [16] "package:xts" "package:zoo" "package:dygraphs"
## [19] "package:ggplot2" "package:dplyr" "package:stats"
## [22] "package:graphics" "package:grDevices" "package:utils"
## [25] "package:datasets" "package:methods" "Autoloads"
## [28] "package:base"library(stringr) # str_sub() # 문자 자르기
library(readr) # parse_number() #숫자만
library(data.table);search() # %like% 연산자 ##
## 다음의 패키지를 부착합니다: 'data.table'## The following object is masked from 'package:purrr':
##
## transpose## The following objects are masked from 'package:xts':
##
## first, last## The following objects are masked from 'package:dplyr':
##
## between, first, last## [1] ".GlobalEnv" "package:data.table" "package:rvest"
## [4] "package:RJDBC" "package:DBI" "package:rJava"
## [7] "package:odbc" "package:forcats" "package:stringr"
## [10] "package:purrr" "package:readr" "package:tidyr"
## [13] "package:tibble" "package:tidyverse" "package:ggrepel"
## [16] "package:readxl" "package:xts" "package:zoo"
## [19] "package:dygraphs" "package:ggplot2" "package:dplyr"
## [22] "package:stats" "package:graphics" "package:grDevices"
## [25] "package:utils" "package:datasets" "package:methods"
## [28] "Autoloads" "package:base"library(ggplot2)
library(dygraphs) # 인터렉티브 시계열 그래프
library(xts) #시계열 데이터 생성
library(ggplot2)
library(tidyr)
library(plotrix)
library(readxl)
library(wordcloud)## 필요한 패키지를 로딩중입니다: RColorBrewerlibrary(RColorBrewer)
library(odbc)
library(rJava)
library(RJDBC)
library(DBI)
library(wordcloud2)
#미국
ame_Gyeongbokgung <- read.csv("amerika.csv",encoding = "UTF-8")
ame_chong <- read.csv("changduck.csv",encoding = "UTF-8")
ame_ducksu <- read.csv("Deoksugung.csv",encoding = "UTF-8")
ame_chongky <- read.csv("Changgyeonggung.csv",encoding = "UTF-8")
goo_ame<- data.frame(ame_Gyeongbokgung,ame_chong,ame_ducksu,ame_chongky)
new_goo<- goo_ame %>% select(2,3,5,8,11)
new_go <- new_goo[,c(2,1,3,4,5)]
#미국 검색빈도 파이 그래프
sum_new_go<- new_go %>% summarise(ky_sum = sum(Gyeongbokgung),
ch_sum = sum(Changdeokgung),
cy_sum = sum(Deoksugung),
du_sum = sum(Changgyeonggung))
rownames(sum_new_go) = c("value")
colnames(sum_new_go) = c("value")
sum_new_go<- t(sum_new_go)
ame<- as.data.frame(sum_new_go)
ame<- ame %>% mutate(gong = "ky_sum")
ame[2,2] <- "ch_sum"
ame[3,2] <- "cy_sum"
ame[4,2] <- "du_sum"
#일반 파이 그래프
pie(ame$value,labels = ame$gong)
#GGPLOt
ggplot(ame,aes(x="",y=value,fill=gong))+geom_bar(width = 1,stat = "identity")+coord_polar("y")+geom_text(aes(label=paste0(value)),position = position_stack(vjust = 0.5))+ ggtitle("2018~2022경복궁 검색 빈도 합계") +xlab(" ") + ylab("경복궁 검색 빈도")
#3D 파이
pie3D(ame$value,labels = ame$gong)
#인터렉티브
new_go$date <- as.POSIXct(new_go$date)
Gyeongbokgung <- xts(new_go$Gyeongbokgung, order.by = new_go$date)
Changdeokgung <- xts(new_go$Changdeokgung, order.by = new_go$date)
Deoksugung <- xts(new_go$Deoksugung, order.by = new_go$date)
Changgyeonggung <- xts(new_go$Changgyeonggung, order.by = new_go$date)
my_ame_size<- cbind(Gyeongbokgung,Changdeokgung,Deoksugung,Changgyeonggung)
#미국 검색 비율
dygraph(my_ame_size) %>% dyRangeSelector()#일본
ja_Gyeongbokgung <- read.csv("ja_kyoung.csv",encoding = "UTF-8")
ja_chong <- read.csv("ja_chang.csv",encoding = "UTF-8")
ja_ducksu <- read.csv("ja_ducksu.csv",encoding = "UTF-8")
ja_chongky <- read.csv("ja_changgyoung.csv",encoding = "UTF-8")
goo_ja<- data.frame(ja_Gyeongbokgung,ja_chong,ja_ducksu,ja_chongky)
new_ja<- goo_ja %>% select(2,3,5,8,11)
new_japan <- new_ja[,c(2,1,3,4,5)]
new_japan_name <- new_japan %>% rename(ja_kyoung=경복궁...일본.,
ja_duck = 덕수궁...일본.,
ja_chang = 창덕궁...일본.,
ja_changkyung = 창경궁...일본.)
new_japan_name$date <- as.POSIXct(new_japan_name$date)
Gyeongbokgung <- xts(new_japan_name$ja_kyoung, order.by = new_go$date)
Changdeokgung <- xts(new_japan_name$ja_chang, order.by = new_go$date)
Deoksugung <- xts(new_japan_name$ja_duck, order.by = new_go$date)
Changgyeonggung <- xts(new_japan_name$ja_changkyung, order.by = new_go$date)
my_ja_size<- cbind(Gyeongbokgung,Changdeokgung,Deoksugung,Changgyeonggung)
#일본 검색 비율
dygraph(my_ja_size) %>% dyRangeSelector()#중국
ca_Gyeongbokgung <- read.csv("ch_kyong.csv",encoding = "UTF-8")
ca_chong <- read.csv("ch_chong.csv",encoding = "UTF-8")
ca_ducksu <- read.csv("ch_duck.csv",encoding = "UTF-8")
ca_chongky <- read.csv("ch_chongkyoug.csv",encoding = "UTF-8")
goo_ca<- data.frame(ca_Gyeongbokgung,ca_chong,ca_ducksu,ca_chongky)
new_ca<- goo_ca %>% select(2,3,5,8,11)
new_china <- new_ca[,c(2,1,3,4,5)]
new_china_name <- new_china %>% rename(ca_kyoung=경복궁...대만.,
ca_duck = 덕수궁...대만.,
ca_chang = 창경궁...대만.,
ca_changkyung = 창경궁...대만..1)
new_china_name$date <- as.POSIXct(new_china_name$date)
Gyeongbokgung <- xts(new_china_name$ca_kyoung, order.by = new_go$date)
Changdeokgung <- xts(new_china_name$ca_chang, order.by = new_go$date)
Deoksugung <- xts(new_china_name$ca_duck, order.by = new_go$date)
Changgyeonggung <- xts(new_china_name$ca_changkyung, order.by = new_go$date)
my_ca_size<- cbind(Gyeongbokgung,Changdeokgung,Deoksugung,Changgyeonggung)
#중국 검색 비율
dygraph(my_ca_size) %>% dyRangeSelector()#크롤링
#크롤링 빈도 워드 클라우드
jdbc_d <- JDBC(driverClass = "oracle.jdbc.OracleDriver",classPath = "C:/DATABASE/dbhomeXE/inventory/Scripts/ext/jlib/ojdbc8.jar")
# db 드라이브 생성 ----
dm_con1 <- dbConnect(jdbc_d,"jdbc:oracle:thin:@192.168.56.1:1521:XE",
"hr","hr")
#rs <- dbSendQuery(dm_con1, "CREATE TABLE samjo_word (title varchar2(20))")
#dbClearResult(rs)
my_kyoung=read_excel("naver_ky2.xlsx", sheet = 1)## New names:
## * `` -> ...1class(my_kyoung)## [1] "tbl_df" "tbl" "data.frame"dim(my_kyoung)## [1] 800 3title<-as.character(my_kyoung$title)
word<-strsplit(title, " ")
words<-unlist(word)
#한번만 사용해야 합니다. 테이블생성하고 데이터를 바로 넣는 작업이라
#dbWriteTable(dm_con1, "SAMJO_WORD", words)
#데이터가 정상적으로 들어갔는지 확인 작업입니다.
dbGetQuery(dm_con1, "SELECT * FROM SAMJO_WORD")## X
## 1 서
## 2 측
## 3 주차장
## 4 계획
## 5 폐지…건축물
## 6 건립
## 7 추진
## 8 경복궁역은
## 9 지금…
## 10 ‘봄꽃
## 11 만개’
## 12 경복궁
## 13 야간
## 14 관람,
## 15 4월1일
## 16 시작…경회루
## 17 내부도
## 18 개방
## 19 경복궁
## 20 야간
## 21 관람·경회루
## 22 특별관람…
## 23 4월
## 24 1일
## 25 시작
## 26 경복궁역에서
## 27 인수위
## 28 만난
## 29 전장연…"원론적
## 30 면담,
## 31 실망스러워"
## 32 이준석
## 33 “전장연
## 34 이제야
## 35 시위
## 36 방식
## 37 바꿔…이게
## 38 애초
## 39 요구사항”
## 40 전장연,
## 41 내일부터
## 42 지하철
## 43 시위
## 44 멈추고
## 45 삭발투쟁
## 46 돌입
## 47 [포토]인수위-전장연
## 48 경복궁역에서
## 49 면담
## 50 [김세곤의
## 51 역사칼럼]전쟁과
## 52 조약의
## 53 한국
## 54 근대사(60)
## 55 인수위,
## 56 '지하철
## 57 시위'
## 58 방문...전장연
## 59 "중단
## 60 여부
## 61 내일
## 62 발표"
## 63 전장연,
## 64 내일부터
## 65 지하철
## 66 시위
## 67 멈추고
## 68 삭발투쟁
## 69 돌입
## 70 [포토]인수위-전장연
## 71 경복궁역에서
## 72 면담
## 73 경복궁
## 74 상반기
## 75 야간
## 76 관람<U+2219>경회루
## 77 특별관람
## 78 개시
## 79 [김세곤의
## 80 역사칼럼]전쟁과
## 81 조약의
## 82 한국
## 83 근대사(60)
## 84 인수위,
## 85 '지하철
## 86 시위'
## 87 방문...전장연
## 88 "중단
## 89 여부
## 90 내일
## 91 발표"
## 92 지하철
## 93 출근전
## 94 갈등
## 95 '고조'…
## 96 전장연,
## 97 릴레이
## 98 '삭발
## 99 투쟁'
## 100 돌입
## 101 4월
## 102 1일부터
## 103 '한복'
## 104 입고
## 105 가면
## 106 경복궁
## 107 야간
## 108 관람
## 109 무료
## 110 청와대가
## 111 떠난
## 112 뒤,
## 113 문화적
## 114 놀
## 115 터,
## 116 예술적
## 117 쉼터를
## 118 만들자[기고]
## 119 장애인단체에
## 120 무릎
## 121 꿇고
## 122 사과한
## 123 김예지
## 124 의원의
## 125 출근길…30분
## 126 거리,
## 127 1시간
## 128 23분
## 129 걸려
## 130 출근길
## 131 경복궁역
## 132 찾은
## 133 임이자
## 134 간사
## 135 문화재청
## 136 궁능유적본부,
## 137 봄맞이
## 138 경복궁
## 139 야간개장
## 140 시작
## 141 출근길
## 142 경복궁역
## 143 찾은
## 144 임이자
## 145 간사
## 146 경복궁역에서
## 147 삭발
## 148 투쟁나선
## 149 전장연
## 150 인수위,
## 151 경복궁역서
## 152 전장연
## 153 면담
## 154 이준석과
## 155 선
## 156 긋는
## 157 尹
## 158 인수위…
## 159 “장애인
## 160 권리
## 161 관심,
## 162 경청하러
## 163 왔다”
## 164 장애인단체
## 165 ‘지하철
## 166 시위’…정치권서도
## 167 “시민볼모”“죄송”
## 168 공방
## 169 확산
## 170 [최수문기자의
## 171 트래블로그]
## 172 청와대
## 173 개방과
## 174 경복궁
## 175 제자리
## 176 찾기
## 177 전장연,
## 178 경복궁역
## 179 승강장에서
## 180 [포토]전국장애인차별철폐연대,
## 181 경복궁역에서
## 182 기자회견
## 183 [청와대
## 184 개방]
## 185 도심
## 186 역사·문화
## 187 관광벨트
## 188 화룡점정…
## 189 연계
## 190 방안은?
## 191 [청와대
## 192 개방]
## 193 도심
## 194 역사·문화
## 195 관광벨트
## 196 화룡점정…
## 197 연계
## 198 방안은?
## 199 '靑
## 200 개방효과
## 201 2000억'
## 202 문체부
## 203 업무보고
## 204 다음날
## 205 장관은
## 206 "글쎄"
## 207 장애인
## 208 시위대
## 209 앞
## 210 무릎
## 211 꿇고
## 212 "대신
## 213 사과"
## 214 한
## 215 시각
## 216 장애인
## 217 국회의원
## 218 인수위,
## 219 내일
## 220 전장연
## 221 출근길
## 222 시위
## 223 현장
## 224 간다…"정책
## 225 반영
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## 5289 모습의
## 5290 경복궁
## 5291 강추위에
## 5292 설
## 5293 연휴
## 5294 나들이객
## 5295 줄어든
## 5296 경복궁
## 5297 [뉴스앤이슈]
## 5298 尹,
## 5299 첫
## 5300 총리인선
## 5301 가속...
## 5302 한덕수
## 5303 카드
## 5304 급부상하나?
## 5305 "청와대
## 5306 전면개방시,
## 5307 1석3조
## 5308 기대된다"
## 5309 [포토]
## 5310 눈
## 5311 내린
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## 5319 경복궁
## 5320 찾은
## 5321 시민
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## 5323 들어가는
## 5324 길
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## 5327 인파
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## 5329 경복궁
## 5330 찾은
## 5331 시민
## 5332 경복궁
## 5333 들어가는
## 5334 길
## 5335 설날
## 5336 경복궁
## 5337 '줄을
## 5338 서시오'
## 5339 설날,
## 5340 경복궁
## 5341 인산인해
## 5342 새하얀
## 5343 눈
## 5344 덮인
## 5345 경복궁
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## 5347 내린
## 5348 눈에
## 5349 새하얗게
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## 5352 코로나19
## 5353 시대...
## 5354 인기만점
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## 5357 찾아온
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## 5365 인파
## 5366 눈오리도
## 5367 찾아온
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## 5371 눈에
## 5372 새하얗게
## 5373 변한
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## 5376 경복궁
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## 5387 긴
## 5388 줄
## 5389 [천지포토]
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## 5391 왕궁수문장
## 5392 교대의식
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## 5406 경복궁
## 5407 긴
## 5408 줄
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## 5413 경복궁
## 5414 용맹한
## 5415 왕궁수문장
## 5416 [천지포토]
## 5417 경복궁
## 5418 꼬마
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## 5420 [천지포토]
## 5421 설날
## 5422 경복궁
## 5423 찾은
## 5424 나들이객
## 5425 설날
## 5426 경복궁
## 5427 '고운
## 5428 한복입고'
## 5429 설날,
## 5430 붐비는
## 5431 경복궁#DB에서 할수 있지만 R에서도 전처리가 가능하다는걸 보여주기 위한 코드입니다.
#특수기호들을 지워보겠습니다.
temp1<- dbGetQuery(dm_con1, "SELECT X,REGEXP_REPLACE(X,'[[:punct:]]','') as words
FROM SAMJO_WORD")
tab1<-table(temp1$WORDS)
tab2<-sort(tab1, decreasing = T)
pal<-brewer.pal(8, "Accent")
wordcloud(names(tab2),
freq = tab2,
max.words = 50,
random.order = F,
rot.per = .1,
scale = c(7,0.3),
colors = pal
)
#워드 클라우드 심화버전
#글자 위에 커서를 올리면 벨류값을 볼수 있습니다!
tab1<-table(words)
tab2<-sort(tab1, decreasing = T)
#별모양
wordcloud2(data=tab2,color = "random-light", backgroundColor = "grey",fontFamily = '나눔바른고딕',shape='star')ドラえもんのなんでもワードクラウドにするユーザー関数~~~
library(rvest);search()## [1] ".GlobalEnv" "package:wordcloud2" "package:wordcloud"
## [4] "package:RColorBrewer" "package:plotrix" "package:data.table"
## [7] "package:rvest" "package:RJDBC" "package:DBI"
## [10] "package:rJava" "package:odbc" "package:forcats"
## [13] "package:stringr" "package:purrr" "package:readr"
## [16] "package:tidyr" "package:tibble" "package:tidyverse"
## [19] "package:ggrepel" "package:readxl" "package:xts"
## [22] "package:zoo" "package:dygraphs" "package:ggplot2"
## [25] "package:dplyr" "package:stats" "package:graphics"
## [28] "package:grDevices" "package:utils" "package:datasets"
## [31] "package:methods" "Autoloads" "package:base"library(dplyr);search()## [1] ".GlobalEnv" "package:wordcloud2" "package:wordcloud"
## [4] "package:RColorBrewer" "package:plotrix" "package:data.table"
## [7] "package:rvest" "package:RJDBC" "package:DBI"
## [10] "package:rJava" "package:odbc" "package:forcats"
## [13] "package:stringr" "package:purrr" "package:readr"
## [16] "package:tidyr" "package:tibble" "package:tidyverse"
## [19] "package:ggrepel" "package:readxl" "package:xts"
## [22] "package:zoo" "package:dygraphs" "package:ggplot2"
## [25] "package:dplyr" "package:stats" "package:graphics"
## [28] "package:grDevices" "package:utils" "package:datasets"
## [31] "package:methods" "Autoloads" "package:base"library(stringr) # str_sub() # 문자 자르기
library(readr) # parse_number() #숫자만
library(data.table);search() # %like% 연산자 ## [1] ".GlobalEnv" "package:wordcloud2" "package:wordcloud"
## [4] "package:RColorBrewer" "package:plotrix" "package:data.table"
## [7] "package:rvest" "package:RJDBC" "package:DBI"
## [10] "package:rJava" "package:odbc" "package:forcats"
## [13] "package:stringr" "package:purrr" "package:readr"
## [16] "package:tidyr" "package:tibble" "package:tidyverse"
## [19] "package:ggrepel" "package:readxl" "package:xts"
## [22] "package:zoo" "package:dygraphs" "package:ggplot2"
## [25] "package:dplyr" "package:stats" "package:graphics"
## [28] "package:grDevices" "package:utils" "package:datasets"
## [31] "package:methods" "Autoloads" "package:base"library(ggplot2)
library(dygraphs) # 인터렉티브 시계열 그래프
library(xts) #시계열 데이터 생성
library(ggplot2)
library(tidyr)
library(plotrix)
library(readxl)
library(wordcloud)
library(RColorBrewer)
library(odbc)
library(rJava)
library(RJDBC)
library(DBI)
library(wordcloud2)
doraemong2<-function(x){
#캐릭터 타입으로 변환
title<-as.character(x)
#띄어 쓰기 기준으로 자르기
word<-strsplit(title, " ")
#리스트를 벡터로 만ㄷ르어 줍니다.
words<-unlist(word)
#특문 문자를 지웁니다.
cm_words<- gsub("[[:punct:]]", "", words)
#빈도 수를 조사합니다.
tab1<-table(cm_words)
#정렬합니다.
tab2<-sort(tab1, decreasing = T)
pal<-brewer.pal(8, "Accent")
tab3<- wordcloud2(data=tab2,color = "random-light", backgroundColor = "grey",fontFamily = '나눔바른고딕')
return(tab3)
}
doraemong2(my_kyoung)4大宮殿の季節別データ分析及び外国人総員
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(readxl)
library(data.table) # like함수 사용
library(psych)##
## 다음의 패키지를 부착합니다: 'psych'## The following object is masked from 'package:plotrix':
##
## rescale## The following objects are masked from 'package:ggplot2':
##
## %+%, alpha# ggplot 그래프 여러개 띄우는 package
library(gridExtra)##
## 다음의 패키지를 부착합니다: 'gridExtra'## The following object is masked from 'package:dplyr':
##
## combinelibrary(plotly)##
## 다음의 패키지를 부착합니다: 'plotly'## The following object is masked from 'package:ggplot2':
##
## last_plot## The following object is masked from 'package:stats':
##
## filter## The following object is masked from 'package:graphics':
##
## layout# Excel 데이터입력 완료!
samjo1 <- read_excel("4대궁 관람객 수 현황_2015.xlsx")
samjo2 <- read_excel("4대궁 관람객 수 현황_2016.xlsx")
samjo3 <- read_excel("4대궁 관람객 수 현황_2017.xlsx")
samjo4 <- read_excel("4대궁 관람객 수 현황_2018.xlsx")
samjo5 <- read_excel("4대궁 관람객 수 현황_2019.xlsx")
samjo6 <- read_excel("4대궁 관람객 수 현황_2020.xlsx")
# join
sam_01 <- samjo1 %>% select("일자", "경복궁_외국인_총원","덕수궁_외국인_총원", "창경궁_외국인_총원", "창덕궁_외국인_총원")
sam_02 <- samjo2 %>% select("일자", "경복궁_외국인_총원","덕수궁_외국인_총원", "창경궁_외국인_총원", "창덕궁_외국인_총원")
sam_03 <- samjo3 %>% select("일자", "경복궁_외국인_총원","덕수궁_외국인_총원", "창경궁_외국인_총원", "창덕궁_외국인_총원")
sam_04 <- samjo4 %>% select("일자", "경복궁_외국인_총원","덕수궁_외국인_총원", "창경궁_외국인_총원", "창덕궁_외국인_총원")
sam_05 <- samjo5 %>% select("일자", "경복궁_외국인_총원","덕수궁_외국인_총원", "창경궁_외국인_총원", "창덕궁_외국인_총원")
sam_06 <- samjo6 %>% select("일자", "경복궁_외국인_총원","덕수궁_외국인_총원", "창경궁_외국인_총원", "창덕궁_외국인_총원")
sam_year15 <- sam_01 %>% filter(일자 == "2015년")
sam_year16 <- sam_02 %>% filter(일자 == "2016년")
sam_year17 <- sam_03 %>% filter(일자 == "2017년")
sam_year18 <- sam_04 %>% filter(일자 == "2018년")
sam_year19 <- sam_05 %>% filter(일자 == "2019년")
sam_year20 <- sam_06 %>% filter(일자 == "2020년")
# bind - 문제 1번 용
a <- bind_rows(sam_year15, sam_year16)
b <- bind_rows(a, sam_year17)
c <- bind_rows(b, sam_year18)
d <- bind_rows(c, sam_year19)
e <- bind_rows(d, sam_year20)
# 4대 궁 중에 외국인들이 어디 제일 많이 방문하는지-궁별/계절별 (민)
sum(e$경복궁_외국인_총원) # 8425705## [1] 8425705sum(e$덕수궁_외국인_총원) # 1548866## [1] 1548866sum(e$창경궁_외국인_총원) # 332711## [1] 332711sum(e$창덕궁_외국인_총원) # 2578258## [1] 2578258# 컬럼명 변경
e <- rename(e,
ytd = "일자",
Gyungbok_v.t = "경복궁_외국인_총원",
Duksoo_v.t = "덕수궁_외국인_총원",
Changkyung_v.t = "창경궁_외국인_총원",
Changduk_v.t = "창덕궁_외국인_총원")
head(e,4)## # A tibble: 4 x 5
## ytd Gyungbok_v.t Duksoo_v.t Changkyung_v.t Changduk_v.t
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 2015년 1714487 178593 38789 405780
## 2 2016년 2897935 278133 49749 532728
## 3 2017년 1168321 327755 63906 452562
## 4 2018년 1022324 344953 76838 588875# 4대 궁 중, 외국인들이 어디궁을 제일 많이 방문하는지 ----
ques1 <- ggplot(e,
aes(x = ytd))+
geom_line(aes(y = Gyungbok_v.t, color = "경복궁"),size = 1.2, group=1)+
geom_line(aes(y = Duksoo_v.t, color = "덕수궁"),size = 1.2, group=2)+
geom_line(aes(y = Changkyung_v.t, color = "창경궁"), size = 1.2, group=3)+
geom_line(aes(y = Changduk_v.t, color = "창덕궁"), size = 1.2, group=4)+
ggtitle("년도별 외국인 방문 궁")+
labs(x = "year", y = "visitor", color = "4대 궁")
# 인터렉티브 그래프
ggplotly(ques1)(options(scipen=100000)) # 2e+6등의 문자를 지정숫자기준으로 출력## $scipen
## [1] 0# 4대 궁 중, 계절별 어디궁을 많이 방문하는지 ----
sam_season1 <- sam_01 %>% filter(일자 %like% "2015년")
sam_season2 <- sam_02 %>% filter(일자 %like% "2016년")
sam_season3 <- sam_03 %>% filter(일자 %like% "2017년")
sam_season4 <- sam_04 %>% filter(일자 %like% "2018년")
sam_season5 <- sam_05 %>% filter(일자 %like% "2019년")
sam_season6 <- sam_06 %>% filter(일자 %like% "2020년")
# bind - 문제 2번 용
sa <- bind_rows(sam_season1, sam_season2)
sb <- bind_rows(sa, sam_season3)
sc <- bind_rows(sb, sam_season4)
sd <- bind_rows(sc, sam_season5)
se <- bind_rows(sd, sam_season6)
# 컬럼명 변경
se <- rename(se,
Gyungbok_v.t = "경복궁_외국인_총원",
Duksoo_v.t = "덕수궁_외국인_총원",
Changkyung_v.t = "창경궁_외국인_총원",
Changduk_v.t = "창덕궁_외국인_총원")
se <- rename(se,
ytd = "일자")
spr <- se %>% filter(ytd == "2015년 봄")
summ <- se %>% filter(ytd == "2015년 여름")
fall <- se %>% filter(ytd == "2015년 가을")
win <- se %>% filter(ytd == "2015년 겨울")
# 계절별로 4대궁 외국인이 어느계졀에 많이 방문했는지 확인
gyungbok_t <- ggplot(data = se, aes(y = ytd, x = Gyungbok_v.t, fill= Gyungbok_v.t)) +
geom_col(width=0.7)
duksoo_t <- ggplot(data = se, aes(y = ytd, x = Duksoo_v.t, fill = Duksoo_v.t)) +
geom_col(width=0.7)
changkyung_t <- ggplot(data = se, aes(y = ytd, x = Changkyung_v.t, fill = Changkyung_v.t)) +
geom_col(width=0.7)
changduk_t <- ggplot(data = se, aes(y = ytd, x = Changduk_v.t, fill = Changduk_v.t)) +
geom_col(width=0.7)
grid.arrange(gyungbok_t, duksoo_t, ncol=2)
# 2015년에 외국인 방문수 - 계절별
ggplot(sam_season1, aes(x = 일자, y = 경복궁_외국인_총원))+
geom_col() + coord_flip()
ggplot(sam_season1, aes(x = 일자, y = 덕수궁_외국인_총원, fill = 덕수궁_외국인_총원))+
geom_bar(stat = 'identity', width=0.7)+ coord_flip() + theme(axis.text = element_text(size = 10))
ggplot(sam_season1, aes(x = 일자, y = 창경궁_외국인_총원, fill = as.factor(창경궁_외국인_총원)))+
geom_col()+coord_flip()
ggplot(sam_season1, aes(x = 일자, y = 창덕궁_외국인_총원, fill = as.factor(덕수궁_외국인_총원))) +
geom_bar(stat = 'identity', position = 'dodge', width=0.7) + coord_flip()
# 사용자 함수
# 두개의 년도를 입력해 해당 년도데이터를 비교
sam_compare <- function(a,b){
a <- e %>% filter(ytd == a)
b <- e %>% filter(ytd == b)
a <- print(a)
b <- print(b)
}
sam_compare("2015년","2020년")## # A tibble: 1 x 5
## ytd Gyungbok_v.t Duksoo_v.t Changkyung_v.t Changduk_v.t
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 2015년 1714487 178593 38789 405780
## # A tibble: 1 x 5
## ytd Gyungbok_v.t Duksoo_v.t Changkyung_v.t Changduk_v.t
## <chr> <dbl> <dbl> <dbl> <dbl>
## 1 2020년 150729 50636 9712 51665<ソウル訪問外国人観光客数対比宮訪問外国人観覧客分析>
library(RJDBC)
library(DBI)
library(rJava)
library(odbc)
library(dplyr)
# db 연결----
ins.drivers <- odbcListDrivers()
jdbc_d <- JDBC(driverClass = "oracle.jdbc.OracleDriver",classPath = "C:/DATABASE/dbhomeXE/inventory/Scripts/ext/jlib/ojdbc8.jar")
# db 드라이브 생성 ----
dm_con1 <- dbConnect(jdbc_d,"jdbc:oracle:thin:@192.168.56.1:1521:XE",
"hr","hr")
dm_con1## <JDBCConnection># 엑셀파일 가져오기 (사용자 정의 함수 사용) ----
excel <- function(a, data){
library(readxl)
data <- read_excel(a)
data <- rename(data, day = 일자)
data <- rename(data, gyeongbok_adfee = 경복궁_유료)
data <- rename(data, gyeongbok_free = 경복궁_무료)
data <- rename(data, gyeongbok_total = 경복궁_일별_총원)
data <- rename(data, gyeongbok_local = 경복궁_내국인)
data <- rename(data, gyeongbok_eng = 경복궁_영어권)
data <- rename(data, gyeongbok_jap = 경복궁_일본어권)
data <- rename(data, gyeongbok_chi = 경복궁_중국어권)
data <- rename(data, gyeongbok_oth = 경복궁_기타)
data <- rename(data, gyeongbok_foreign_total = 경복궁_외국인_총원)
data <- rename(data, deoksu_adfee = 덕수궁_유료)
data <- rename(data, deoksu_free = 덕수궁_무료)
data <- rename(data, deoksu_total = 덕수궁_일별_총원)
data <- rename(data, deoksu_local = 덕수궁_내국인)
data <- rename(data, deoksu_eng = 덕수궁_영어권)
data <- rename(data, deoksu_jap = 덕수궁_일본어권)
data <- rename(data, deoksu_chi = 덕수궁_중국어권)
data <- rename(data, deoksu_oth = 덕수궁_기타)
data <- rename(data, deoksu_foreign_total = 덕수궁_외국인_총원)
data <- rename(data, changgyeong_adfee = 창경궁_유료)
data <- rename(data, changgyeong_free = 창경궁_무료)
data <- rename(data, changgyeong_total = 창경궁_일별_총원)
data <- rename(data, changgyeong_local = 창경궁_내국인)
data <- rename(data, changgyeong_eng = 창경궁_영어권)
data <- rename(data, changgyeong_jap = 창경궁_일본어권)
data <- rename(data, changgyeong_chi = 창경궁_중국어권)
data <- rename(data, changgyeong_oth = 창경궁_기타)
data <- rename(data, changgyeong_foreign_total = 창경궁_외국인_총원)
data <- rename(data, changdeok_adfee = 창덕궁_유료)
data <- rename(data, changdeok_free = 창덕궁_무료)
data <- rename(data, changdeok_total = 창덕궁_일별_총원)
data <- rename(data, changdeok_local = 창덕궁_내국인)
data <- rename(data, changdeok_eng = 창덕궁_영어권)
data <- rename(data, changdeok_jap = 창덕궁_일본어권)
data <- rename(data, changdeok_chi = 창덕궁_중국어권)
data <- rename(data, changdeok_oth = 창덕궁_기타)
data <- rename(data, changdeok_foreign_total = 창덕궁_외국인_총원)
return(data)
}
pal_2015 <- excel("4대궁 관람객 수 현황_2015.xlsx")
pal_2016 <- excel("4대궁 관람객 수 현황_2016.xlsx")
pal_2017 <- excel("4대궁 관람객 수 현황_2017.xlsx")
pal_2018 <- excel("4대궁 관람객 수 현황_2018.xlsx")
pal_2019 <- excel("4대궁 관람객 수 현황_2019.xlsx")
pal_2020 <- excel("4대궁 관람객 수 현황_2020.xlsx")
# 새로운 컬럼 생성 ----
pal_2015<- pal_2015 %>% mutate(total = gyeongbok_foreign_total+deoksu_foreign_total+
changgyeong_foreign_total+changdeok_foreign_total)
pal_2016 <- pal_2016 %>% mutate(total = gyeongbok_foreign_total+deoksu_foreign_total+
changgyeong_foreign_total+changdeok_foreign_total)
pal_2017 <- pal_2017 %>% mutate(total = gyeongbok_foreign_total+deoksu_foreign_total+
changgyeong_foreign_total+changdeok_foreign_total)
pal_2018 <- pal_2018 %>% mutate(total = gyeongbok_foreign_total+deoksu_foreign_total+
changgyeong_foreign_total+changdeok_foreign_total)
pal_2019 <- pal_2019 %>% mutate(total = gyeongbok_foreign_total+deoksu_foreign_total+
changgyeong_foreign_total+changdeok_foreign_total)
pal_2020 <- pal_2020 %>% mutate(total = gyeongbok_foreign_total+deoksu_foreign_total+
changgyeong_foreign_total+changdeok_foreign_total)
# db에 저장 ----
#dbWriteTable(dm_con1, "mini_project_15", pal_2015)
#dbWriteTable(dm_con1, "mini_project_16", pal_2016)
#dbWriteTable(dm_con1, "mini_project_17", pal_2017)
#dbWriteTable(dm_con1, "mini_project_18", pal_2018)
#dbWriteTable(dm_con1, "mini_project_19", pal_2019)
#dbWriteTable(dm_con1, "mini_project_20", pal_2020)
# db에서 필요한 부분만 가져오기 ----
db_15 <- "select * from mini_project_15 where day like '%년%'"
db_2015 <- dbGetQuery(dm_con1, db_15)
db_16 <- "select * from mini_project_16 where day like '%년%'"
db_2016 <- dbGetQuery(dm_con1, db_16)
db_17 <- "select * from mini_project_17 where day like '%년%'"
db_2017 <- dbGetQuery(dm_con1, db_17)
db_18 <- "select * from mini_project_18 where day like '%년%'"
db_2018 <- dbGetQuery(dm_con1, db_18)
db_19 <- "select * from mini_project_19 where day like '%년%'"
db_2019 <- dbGetQuery(dm_con1, db_19)
db_20 <- "select * from mini_project_20 where day like '%년%'"
db_2020 <- dbGetQuery(dm_con1, db_20)
# 컬럼명 소문자로 변경 ----
colnames(db_2015) <- tolower(colnames(db_2015))
colnames(db_2016) <- tolower(colnames(db_2016))
colnames(db_2017) <- tolower(colnames(db_2017))
colnames(db_2018) <- tolower(colnames(db_2018))
colnames(db_2019) <- tolower(colnames(db_2019))
colnames(db_2020) <- tolower(colnames(db_2020))
#View(db_2015)
# 데이터 결합 (bind-row) ----
pal_total <- bind_rows (db_2015, db_2016)
pal_total <- bind_rows (pal_total, db_2017)
pal_total <- bind_rows (pal_total, db_2018)
pal_total <- bind_rows (pal_total, db_2019)
pal_total <- bind_rows (pal_total, db_2020)
#View(pal_total)
# 새로운 컬럼 생성 (사용자 정의 함수) ----
eng_fun <- function(a){
qfun <- a %>% mutate(eng_total = gyeongbok_eng+deoksu_eng+
changgyeong_eng+changdeok_eng)
qfun <- qfun %>% select(day, eng_total)
return(qfun)
}
jap_fun <- function(a){
qfun <- a %>% mutate(jap_total = gyeongbok_jap+deoksu_jap+
changgyeong_jap+changdeok_jap)
qfun <- qfun %>% select(day, jap_total)
return(qfun)
}
chi_fun <- function(a){
qfun <- a %>% mutate(chi_total = gyeongbok_chi+deoksu_chi+
changgyeong_chi+changdeok_chi)
qfun <- qfun %>% select(day, chi_total)
return(qfun)
}
oth_fun <- function(a){
qfun <- a %>% mutate(oth_total = gyeongbok_oth+deoksu_oth+
changgyeong_oth+changdeok_oth)
qfun <- qfun %>% select(day, oth_total)
return(qfun)
}
pal_total_chi <- chi_fun(pal_total)
pal_total_jap <- jap_fun(pal_total)
pal_total_eng <- eng_fun(pal_total)
pal_total_oth <- oth_fun(pal_total)
# 데이터 결합 (full_join) ----
join_fun <- function(a, b, c, d){
full_1 <- full_join(a, b, by="day")
full_2 <- full_join(full_1, c, by="day")
full_3 <- full_join(full_2, d, by="day")
return(full_3)
}
pal_total_vis <- join_fun(pal_total_eng, pal_total_chi, pal_total_jap, pal_total_oth)
# View(pal_total_vis)
# 엑셀 파일 가져오기
for_total <- read_excel("15-21 한국 방문 외국인.xlsx")
# 컬럼명 변경 후 데이터 결합 (left_join)
for_total <- rename(for_total, day = 일자)
vis_palvis <- left_join(pal_total, for_total, by="day")
#View(vis_palvis)library(stringr)
library(ggplot2)
library(dplyr)
# 데이터 결합 (full_join) 후 필요한 컬럼만 가져오기
vis_total_info <- full_join(pal_total_vis, vis_palvis, by="day")
#names(vis_total_info)
vis_total_info <- vis_total_info %>% select(1, 42, 2, 3, 4, 5, 43, 46, 49, 52, 55)
#View(vis_total_info)
# 한국 방문 대비 4대궁 방문 전체 외국인 비율
vis_total_info <- vis_total_info %>% mutate(vis_avg_total =(total/총원)*100)
# 한국방문 대비 4대궁 방문 / 미방문 영어권 비율
vis_total_info <- vis_total_info %>% mutate(궁_방문객_영어권 = (eng_total/영어_총원)*100)
vis_total_info <- vis_total_info %>% mutate(궁_미방문객_영어권 = (영어_총원 - eng_total)/영어_총원*100)
# 한국방문 대비 4대궁 방문 / 미방문 일본어권 비율
vis_total_info <- vis_total_info %>% mutate(궁_방문객_일본어권 = (jap_total/일본_총원)*100)
vis_total_info <- vis_total_info %>% mutate(궁_미방문객_일본어권 = (일본_총원 - jap_total)/일본_총원*100)
# 한국방문 대비 4대궁 방문 / 미방문 중국어권 비율
vis_total_info <- vis_total_info %>% mutate(궁_방문객_중국어권 = (chi_total/중국_총원)*100)
vis_total_info <- vis_total_info %>% mutate(궁_미방문객_중국어권 = (중국_총원 - chi_total)/중국_총원*100)
# 한국방문 대비 4대궁 방문 / 미방문 기타 비율
vis_total_info <- vis_total_info %>% mutate(궁_방문객_기타 = (oth_total/기타_총원)*100)
vis_total_info <- vis_total_info %>% mutate(궁_미방문객_기타 = (기타_총원-oth_total)/기타_총원*100)
# vis_total_info %>% select(12, 13, 14, 15, 16)
# vis_total_info[,c(5,9)]
# names(vis_total_info)
# vis_total_info %>% select(12, 13, 14, 15, 16, 17)
# vis_total_info[,c(5,8)]
# View(vis_total_info)
# 엑셀파일 가져오기기
visit_info <- read_excel("mini_project.xlsx")
# View(visit_info)
# 필요 컬럼만 뽑아서 가져오기 (년도별/언어권 별 4대궁 방문 외국인 비율 (방문자 / 미방문자))
per_2015_eng <- visit_info[c(12:13),c(1,2)]
per_2015_jap <- visit_info[c(14:15),c(1,2)]
per_2015_chi <- visit_info[c(16:17),c(1,2)]
per_2015_oth <- visit_info[c(18:19),c(1,2)]
per_2016_eng <- visit_info[c(12:13),c(1,3)]
per_2016_jap <- visit_info[c(14:15),c(1,3)]
per_2016_chi <- visit_info[c(16:17),c(1,3)]
per_2016_oth <- visit_info[c(18:19),c(1,3)]
per_2017_eng <- visit_info[c(12:13),c(1,4)]
per_2017_jap <- visit_info[c(14:15),c(1,4)]
per_2017_chi <- visit_info[c(16:17),c(1,4)]
per_2017_oth <- visit_info[c(18:19),c(1,4)]
per_2018_eng <- visit_info[c(12:13),c(1,5)]
per_2018_jap <- visit_info[c(14:15),c(1,5)]
per_2018_chi <- visit_info[c(16:17),c(1,5)]
per_2018_oth <- visit_info[c(18:19),c(1,5)]
per_2019_eng <- visit_info[c(12:13),c(1,6)]
per_2019_jap <- visit_info[c(14:15),c(1,6)]
per_2019_chi <- visit_info[c(16:17),c(1,6)]
per_2019_oth <- visit_info[c(18:19),c(1,6)]
per_2020_eng <- visit_info[c(12:13),c(1,7)]
per_2020_jap <- visit_info[c(14:15),c(1,7)]
per_2020_chi <- visit_info[c(16:17),c(1,7)]
per_2020_oth <- visit_info[c(18:19),c(1,7)]年度及び言語圏別の4大宮殿訪問、未訪問者比率
library(stringr)
library(ggplot2)
library(dplyr)
# 년도별 / 언어권별 4대궁 방문,미방문자 비율 파이 그래프
# 2015년
ggplot(data=per_2015_eng)+geom_bar(aes(x="", y=`2015`, fill=방문여부), width=1, stat = "identity")+
coord_polar("y", start = 0)+
geom_text(aes(x="", y= `2015`/2 + c(0, cumsum(`2015`)[-length(`2015`)]),
label = paste0(round(`2015`/ sum(`2015`)*100,1), "%")))+
ggtitle("2015년 한국 방문 대비 4대궁 방문 비율 (영어권)")
ggplot(data=per_2015_jap)+geom_bar(aes(x="", y=`2015`, fill=방문여부), width=1, stat = "identity")+
coord_polar("y", start = 0)+
geom_text(aes(x="", y= `2015`/2 + c(0, cumsum(`2015`)[-length(`2015`)]),
label = paste0(round(`2015`/ sum(`2015`)*100,1), "%")))+
ggtitle("2015년 한국 방문 대비 4대궁 방문 비율 (일본어권)")
ggplot(data=per_2015_chi)+geom_bar(aes(x="", y=`2015`, fill=방문여부), width=1, stat = "identity")+
coord_polar("y", start = 0)+
geom_text(aes(x="", y= `2015`/2 + c(0, cumsum(`2015`)[-length(`2015`)]),
label = paste0(round(`2015`/ sum(`2015`)*100,1), "%")))+
ggtitle("2015년 한국 방문 대비 4대궁 방문 비율 (중국어권)")
ggplot(data=per_2015_oth)+geom_bar(aes(x="", y=`2015`, fill=방문여부), width=1, stat = "identity")+
coord_polar("y", start = 0)+
geom_text(aes(x="", y= `2015`/2 + c(0, cumsum(`2015`)[-length(`2015`)]),
label = paste0(round(`2015`/ sum(`2015`)*100,1), "%")))+
ggtitle("2015년 한국 방문 대비 4대궁 방문 비율 (기타)")
# 2016년
ggplot(data=per_2016_eng)+geom_bar(aes(x="", y=`2016`, fill=방문여부), width=1, stat = "identity")+
coord_polar("y", start = 0)+
geom_text(aes(x="", y= `2016`/2 + c(0, cumsum(`2016`)[-length(`2016`)]),
label = paste0(round(`2016`/ sum(`2016`)*100,1), "%")))+
ggtitle("2016년 한국 방문 대비 4대궁 방문 비율 (영어권)")
ggplot(data=per_2016_jap)+geom_bar(aes(x="", y=`2016`, fill=방문여부), width=1, stat = "identity")+
coord_polar("y", start = 0)+
geom_text(aes(x="", y= `2016`/2 + c(0, cumsum(`2016`)[-length(`2016`)]),
label = paste0(round(`2016`/ sum(`2016`)*100,1), "%")))+
ggtitle("2016년 한국 방문 대비 4대궁 방문 비율 (일본어권)")
ggplot(data=per_2016_chi)+geom_bar(aes(x="", y=`2016`, fill=방문여부), width=1, stat = "identity")+
coord_polar("y", start = 0)+
geom_text(aes(x="", y= `2016`/2 + c(0, cumsum(`2016`)[-length(`2016`)]),
label = paste0(round(`2016`/ sum(`2016`)*100,1), "%")))+
ggtitle("2016년 한국 방문 대비 4대궁 방문 비율 (중국어권)")
ggplot(data=per_2016_oth)+geom_bar(aes(x="", y=`2016`, fill=방문여부), width=1, stat = "identity")+
coord_polar("y", start = 0)+
geom_text(aes(x="", y= `2016`/2 + c(0, cumsum(`2016`)[-length(`2016`)]),
label = paste0(round(`2016`/ sum(`2016`)*100,1), "%")))+
ggtitle("2016년 한국 방문 대비 4대궁 방문 비율 (기타)")
# 2017년
ggplot(data=per_2017_eng)+geom_bar(aes(x="", y=`2017`, fill=방문여부), width=1, stat = "identity")+
coord_polar("y", start = 0)+
geom_text(aes(x="", y= `2017`/2 + c(0, cumsum(`2017`)[-length(`2017`)]),
label = paste0(round(`2017`/ sum(`2017`)*100,1), "%")))+
ggtitle("2017년 한국 방문 대비 4대궁 방문 비율 (영어권)")
ggplot(data=per_2017_jap)+geom_bar(aes(x="", y=`2017`, fill=방문여부), width=1, stat = "identity")+
coord_polar("y", start = 0)+
geom_text(aes(x="", y= `2017`/2 + c(0, cumsum(`2017`)[-length(`2017`)]),
label = paste0(round(`2017`/ sum(`2017`)*100,1), "%")))+
ggtitle("2017년 한국 방문 대비 4대궁 방문 비율 (일본어권)")
ggplot(data=per_2017_chi)+geom_bar(aes(x="", y=`2017`, fill=방문여부), width=1, stat = "identity")+
coord_polar("y", start = 0)+
geom_text(aes(x="", y= `2017`/2 + c(0, cumsum(`2017`)[-length(`2017`)]),
label = paste0(round(`2017`/ sum(`2017`)*100,1), "%")))+
ggtitle("2017년 한국 방문 대비 4대궁 방문 비율 (중국어권)")
ggplot(data=per_2017_oth)+geom_bar(aes(x="", y=`2017`, fill=방문여부), width=1, stat = "identity")+
coord_polar("y", start = 0)+
geom_text(aes(x="", y= `2017`/2 + c(0, cumsum(`2017`)[-length(`2017`)]),
label = paste0(round(`2017`/ sum(`2017`)*100,1), "%")))+
ggtitle("2017년 한국 방문 대비 4대궁 방문 비율 (기타)")
# 2018년
ggplot(data=per_2018_eng)+geom_bar(aes(x="", y=`2018`, fill=방문여부), width=1, stat = "identity")+
coord_polar("y", start = 0)+
geom_text(aes(x="", y= `2018`/2 + c(0, cumsum(`2018`)[-length(`2018`)]),
label = paste0(round(`2018`/ sum(`2018`)*100,1), "%")))+
ggtitle("2018년 한국 방문 대비 4대궁 방문 비율 (영어권)")
ggplot(data=per_2018_jap)+geom_bar(aes(x="", y=`2018`, fill=방문여부), width=1, stat = "identity")+
coord_polar("y", start = 0)+
geom_text(aes(x="", y= `2018`/2 + c(0, cumsum(`2018`)[-length(`2018`)]),
label = paste0(round(`2018`/ sum(`2018`)*100,1), "%")))+
ggtitle("2018년 한국 방문 대비 4대궁 방문 비율 (일본어권)")
ggplot(data=per_2018_chi)+geom_bar(aes(x="", y=`2018`, fill=방문여부), width=1, stat = "identity")+
coord_polar("y", start = 0)+
geom_text(aes(x="", y= `2018`/2 + c(0, cumsum(`2018`)[-length(`2018`)]),
label = paste0(round(`2018`/ sum(`2018`)*100,1), "%")))+
ggtitle("2018년 한국 방문 대비 4대궁 방문 비율 (중국어권)")
ggplot(data=per_2018_oth)+geom_bar(aes(x="", y=`2018`, fill=방문여부), width=1, stat = "identity")+
coord_polar("y", start = 0)+
geom_text(aes(x="", y= `2018`/2 + c(0, cumsum(`2018`)[-length(`2018`)]),
label = paste0(round(`2018`/ sum(`2018`)*100,1), "%")))+
ggtitle("2018년 한국 방문 대비 4대궁 방문 비율 (기타)")
# 2019년
ggplot(data=per_2019_eng)+geom_bar(aes(x="", y=`2019`, fill=방문여부), width=1, stat = "identity")+
coord_polar("y", start = 0)+
geom_text(aes(x="", y= `2019`/2 + c(0, cumsum(`2019`)[-length(`2019`)]),
label = paste0(round(`2019`/ sum(`2019`)*100,1), "%")))+
ggtitle("2019년 한국 방문 대비 4대궁 방문 비율 (영어권)")
ggplot(data=per_2019_jap)+geom_bar(aes(x="", y=`2019`, fill=방문여부), width=1, stat = "identity")+
coord_polar("y", start = 0)+
geom_text(aes(x="", y= `2019`/2 + c(0, cumsum(`2019`)[-length(`2019`)]),
label = paste0(round(`2019`/ sum(`2019`)*100,1), "%")))+
ggtitle("2019년 한국 방문 대비 4대궁 방문 비율 (일본어권)")
ggplot(data=per_2019_chi)+geom_bar(aes(x="", y=`2019`, fill=방문여부), width=1, stat = "identity")+
coord_polar("y", start = 0)+
geom_text(aes(x="", y= `2019`/2 + c(0, cumsum(`2019`)[-length(`2019`)]),
label = paste0(round(`2019`/ sum(`2019`)*100,1), "%")))+
ggtitle("2019년 한국 방문 대비 4대궁 방문 비율 (중국어권)")
ggplot(data=per_2019_oth)+geom_bar(aes(x="", y=`2019`, fill=방문여부), width=1, stat = "identity")+
coord_polar("y", start = 0)+
geom_text(aes(x="", y= `2019`/2 + c(0, cumsum(`2019`)[-length(`2019`)]),
label = paste0(round(`2019`/ sum(`2019`)*100,1), "%")))+
ggtitle("2019년 한국 방문 대비 4대궁 방문 비율 (기타)")
# 2020년
ggplot(data=per_2020_eng)+geom_bar(aes(x="", y=`2020`, fill=방문여부), width=1, stat = "identity")+
coord_polar("y", start = 0)+
geom_text(aes(x="", y= `2020`/2 + c(0, cumsum(`2020`)[-length(`2020`)]),
label = paste0(round(`2020`/ sum(`2020`)*100,1), "%")))+
ggtitle("2020년 한국 방문 대비 4대궁 방문 비율 (영어권)")
ggplot(data=per_2020_jap)+geom_bar(aes(x="", y=`2020`, fill=방문여부), width=1, stat = "identity")+
coord_polar("y", start = 0)+
geom_text(aes(x="", y= `2020`/2 + c(0, cumsum(`2020`)[-length(`2020`)]),
label = paste0(round(`2020`/ sum(`2020`)*100,1), "%")))+
ggtitle("2020년 한국 방문 대비 4대궁 방문 비율 (일본어권)")
ggplot(data=per_2020_chi)+geom_bar(aes(x="", y=`2020`, fill=방문여부), width=1, stat = "identity")+
coord_polar("y", start = 0)+
geom_text(aes(x="", y= `2020`/2 + c(0, cumsum(`2020`)[-length(`2020`)]),
label = paste0(round(`2020`/ sum(`2020`)*100,1), "%")))+
ggtitle("2020년 한국 방문 대비 4대궁 방문 비율 (중국어권)")
ggplot(data=per_2020_oth)+geom_bar(aes(x="", y=`2020`, fill=방문여부), width=1, stat = "identity")+
coord_polar("y", start = 0)+
geom_text(aes(x="", y= `2020`/2 + c(0, cumsum(`2020`)[-length(`2020`)]),
label = paste0(round(`2020`/ sum(`2020`)*100,1), "%")))+
ggtitle("2020년 한국 방문 대비 4대궁 방문 비율 (기타)")
2015年~2020年アメリカ州(state)別の4大宮殿関連単語検索率
関心度数値0~100(100に近いほど検索率が高い)
library(ggiraphExtra)
library(mapproj)## 필요한 패키지를 로딩중입니다: maps##
## 다음의 패키지를 부착합니다: 'maps'## The following object is masked from 'package:purrr':
##
## maplibrary(maps)
library(ggplot2)
library(tibble)
library(rvest)
library(dplyr)
library(stringr) # str_sub() # 문자 자르기
library(readr) # parse_number() #숫자만
library(data.table)
library(ggplot2)
library(dygraphs) # 인터렉티브 시계열 그래프
library(xts) #시계열 데이터 생성
library(ggplot2)
library(tidyr)
library(plotrix)
library(readxl)
library(wordcloud)
library(RColorBrewer)
library(odbc)
library(rJava)
library(RJDBC)
library(DBI)
library(wordcloud2)
# map_data("state")
ins.drivers <- odbcListDrivers()
jdbc_d <- JDBC(driverClass = "oracle.jdbc.OracleDriver",classPath = "C:/DATABASE/dbhomeXE/inventory/Scripts/ext/jlib/ojdbc8.jar")
# db 드라이브 생성 ----
dm_con1 <- dbConnect(jdbc_d,"jdbc:oracle:thin:@192.168.56.1:1521:XE",
"hr","hr")
dm_con1## <JDBCConnection># 엑셀 파일 가져오기 (사용자 정의 함수) ----
xl_usa <- function(x){
switch(x, us_1 = read_excel("my_USA.xlsx", sheet = 1, col_names = T),
us_2 = read_excel("my_USA.xlsx", sheet = 2, col_names = T),
us_3 = read_excel("my_USA.xlsx", sheet = 3, col_names = T),
us_4 = read_excel("my_USA.xlsx", sheet = 4, col_names = T),
us_5 = read_excel("my_USA.xlsx", sheet = 5, col_names = T),
us_6 = read_excel("my_USA.xlsx", sheet = 6, col_names = T),
us_7 = read_excel("my_USA.xlsx", sheet = 7, col_names = T))
}
us_1 <- xl_usa("us_1")
us_2 <- xl_usa("us_2")
us_3 <- xl_usa("us_3")
us_4 <- xl_usa("us_4")
us_5 <- xl_usa("us_5")
us_6 <- xl_usa("us_6")
us_7 <- xl_usa("us_7")
# 데이터 결합 후 NA 값 0으로 변경 (사용자 정의 함수) ----
bind_fun <- function(a, b, c, d, e, f, g){
aa <- bind_rows(a, b)
aaa <- bind_rows(aa, c)
aaaa <- bind_rows(aaa, d)
aaaaa <- bind_rows(aaaa, e)
aaaaaa <- bind_rows(aaaaa, f)
aaaaaaa <- bind_rows(aaaaaa, g)
xxx <- aaaaaaa %>% mutate(search_rate, replace(., is.na(.), 0))
xxx <- xxx %>% arrange(-search_rate, state)
return(xxx)
}
my_data <- bind_fun(us_1, us_2, us_3, us_4, us_5, us_6, us_7)
# my_data
# View(my_data)
# db에 파일 저장 후 불러오기
#dbWriteTable(dm_con1, "mini_project_usmap", my_data)
USA_map <- "select * from mini_project_usmap order by search_rate desc, state"
USA_map <- dbGetQuery(dm_con1, USA_map)
USA_map <- map_data("state")
ggChoropleth(data=my_data, # 지도에 표현할 데이터
map=USA_map, # 지도데이터
aes(fill=search_rate,
map_id=state),
title="USA search Rate(Palace)",
col="darkblue",
interactive=T)